复杂场景下的变形目标跟踪

提出一种新的针对目标变形的模板匹配跟踪方法。对于跟踪序列图像中的目标,采用均值平移方法对原图像进行滤波平滑后提取边缘;定义一种点到邻域的广义距离测度,增强了匹配的容错性,与计算 Hausdorff 距离相比计算量大为减少;采用边缘相似点的距离均值和方差作为匹配的相似测度和置信准则,进一步降低了匹配的误差;提出在 8 邻域内基于马尔可夫模型的启发式规则修正模板策略,阻止跟踪点漂移。实验结果表明,该方法能以高达 98%的正确匹配率对复杂场景序列图像中的运动目标进行稳定跟踪。     

支持向量像素抽样的快速图像匹配方法

提出了一种新的支持向量(SupportVectorMachines,SVM)回归的快速图像匹配方法。该方法将匹配模板图像中每个像素的位置坐标和灰度信息作为训练样本,通过选择合适的模型参数,进行SVM回归训练,获得少量的支持向量。依据SVM位置坐标对模板图像进行像素抽样,实现匹配数据的有效压缩。定义了图像支持特征向量,用少量的特征数据描述整幅图像变化的结构信息,保证了匹配数据的置信度。采用相关系数作为相似性测度,实现互相关匹配。实验结果显示,在一幅100×100的光学图像中提取85个支持特征向量点作为匹配数据,匹配概率可达到100%,匹配速度比传统相关匹配方法快近四倍。     

基于灰度相关特征点的图像拼接算法

提出了一种基于特征点的图像拼接算法,首先利用Harris角点检测提取两幅图像中的特征点,用特征点邻域灰度相关性将特征点进行匹配,并在此基础上根据变换参数向量的欧式距离对误匹配进行剔除,进而实现图像拼接.实验表明,这种算法能有效的排除误匹配的干扰,降低误匹配率,拼接效果良好.     

改进非参数变换测度下的立体匹配

针对传统非参数变换测度的局限性,提出了一种基于局部纹理加权项的非参数Census变换测度,并使用半全局匹配法聚合代价的立体匹配算法。根据图像纹理度量的方向性,通过增加局部纹理反差值计算匹配窗口内所有像素的灰度均值,将其与反差值的加权和作为现匹配基元。使用半全局匹配法计算8邻域方向的匹配代价,以最小代价为匹配条件选取初始视差值。最后,利用图像分割法统计各分割区域的视差直方图,以直方图主峰所对应的视差值作为最终视差值。实验结果表明,该算法获得的视差精度优于当前多数局部算法,处理立体匹配中幅度失真的问题效果明显,能够很好地适应于真实场景测量。     

基于兴趣点特征匹配的印刷图像缺陷检测

提出了1种基于兴趣点特征匹配的印刷图像缺陷检测方法.首先利用SIFT特征检测器,获取图像中具有旋转和平移不变性的特征点,然后采用最近邻方法进行特征点匹配,最后使用最小二乘优化算法,计算2幅图像特征点对的变换矩阵来实现缺陷图像的检测.实验结果表明:该方法能够快速准确地提取出2幅图像间的对应特征点,大大降低了误匹配的概率,在图像发生较大平移和旋转的情况下,仍能准确地实现图像的对准及缺陷图像的检测.     

条件理论控制下良态特征的匹配算法

使用多尺度Harris算子检测图像的角点作为初始兴趣点.针对自适应非极大值抑制排除了大量潜在匹配点的缺陷,引入条件理论对初始兴趣点进行控制,排除病态点,减少后续过程的计算量,提高算法效率,同时最大限度的保留了匹配点.满足条件理论控制下的特征称为良态特征.由于初始Harris角点的位置会发生偏移以及有伪角点产生,所以利用亚像素定位技术进行精确定位,并排除伪角点和不稳定的角点.使用PCA-SIFT对特征点及其邻域进行描述获得特征向量.最后通过向量之间的欧几里德距离判断特征点是否匹配.实验结果表明算法效率改进明显,匹配效果良好,对图像的几何变换、噪声及光照变化等具有较强的鲁棒性.     

基于小波系数邻域特征的CT与MR图像融合方法

提出一种基于小波变换的像素级CT,MR医学图像融合方法,利用离散小波变换分别将两幅源图像进行多尺度分解,再用不同的小波系数邻域特征指导高频分量和低频分量的小波系数的融合,低频分量采用邻域方差指导,高频分量采用邻域能量指导,最后根据融合图像的各小波系数重构融合图像.实验表明:不论从主观感受,还是采用信息熵和平均梯度两项指标作为客观定量评价标准,该方法都优于传统的融合方法,获得的融合图像有效地综合了CT与MR图像信息,能够同时清晰地显示脑部骨组织和软组织.     

基于形状内容描述子的点特征匹配

针对两幅图像中特征点的匹配问题,本文提出了一种新的基于形状内容描述子的点特征匹配方法.该方法首先利用基于曲率尺度空间(CSS)的角点检测技术获得两幅图像中的角点及其所在的曲线;然后,计算两幅图像中每个角点的形状内容描述子,运用x2统计检验函数得到描述子的匹配度,对该匹配度进行评估,如果高于某一个阈值,则认为初始匹配成功;最后对初始匹配成功的点对,利用半局域限制完成点集之间的最终匹配.实验结果表明,本文所提出的匹配算法具有较高的点特征匹配准确率.     

基于形状内容描述子的点特征匹配

针对两幅图像中特征点的匹配问题，本文提出了一种新的基于形状内容描述子的点特征匹配方法．该方法首先利用基于曲率尺度空间（CSS）的角点检测技术获得两幅图像中的角点及其所在的曲线；然后，计算两幅图像中每个角点的形状内容描述子，运用Z统计检验函数得到描述子的匹配度，对该匹配度进行评估，如果高于某一个闽值，则认为初始匹配成功；最后对初始匹配成功的点对，利用半局域限制完成点集之间的最终匹配。实验结果表明，本文所提出的匹配算法具有较高的点特征匹配准确率。     

基于局域最大亮度的靶状激光图像边缘检测

针对工程应用中靶状激光图像带有较强噪声干扰和要求图像处理速度快的特点,本文提出基于局域最大亮度的靶状激光图像边缘检测方法.该方法根据靶状激光图像由多个明暗相间的圆环组成的特征,采用一个大小适当的圆形检测模板,让模板沿着亮环按一定规则在一定范围内移动,计算模板内各像素点的亮度和,使亮度和为最大值的模板的中心点为这个区域的边缘点.用最小二乘法将由此方法获得的边缘点拟合定中.用摄像机(640像素×480像素,光靶分辨率为0.0504mm/像素)距光源10m处拍取50幅图像,处理后的定中标准差为0.0237mm.实验和应用结果表明,此方法速度快,精度高且抗噪声性能好.     

区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法

目的为了解决当前因图像匹配算法主要依靠提取图像的特征属性矢量进行度量,从而利用其对应的相关系数最大的点进行匹配时导致匹配结果中存在较多的错误匹配点以及匹配误差变大的问题。方法提出区域灰度分布耦合相似判定策略的图像匹配算法,首先利用Forstner算子来提取图像的特征点,以特征点为中心,采取建立极坐标系的方法来确定特征点的主方向,通过特征点邻域的灰度特征来生成低维度的特征描述子;然后引入归一化互相(NCC)函数对特征点之间的相似度进行评估,建立矩形窗口特征点双向匹配规则,完成特征点的匹配,以提高特征点之间的匹配准确度和算法鲁棒性;最后,根据正确匹配特征点组成的三角形具有相似性的特征,设计相似判定策略,对错误匹配点进行剔除,以改善匹配精度。结果实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,文中匹配算法具有更高的匹配精度与效率,有效降低了特征点的误匹配率。结论所提图像匹配技术具有较高的配准精度,在图像伪造、包装条码识别等领域具有一定的应用价值。     

高斯曲率耦合相关性制约规则的图像匹配算法

目的针对当前较多图像匹配算法在匹配过程中因忽略了特征点之间的相关性而导致算法存在匹配正确度和鲁棒性不佳等不足,设计一种高斯曲率模型耦合相关性制约规则的图像匹配算法。方法首先,利用高斯滤波后图像的一阶矩阵和Hessian矩阵来构造高斯曲率模型,对Hessian算子进行改进,以充分检测图像的特征点。然后,通过求取扇形区域内的Haar小波响应获取特征点的主方向,并根据特征点邻域中像素点的灰度平均值计算特征向量,从而形成特征描述子,完成对特征点的描述。利用特征点集的均值与协方差矩阵来构造相关性模型,对特征点的相关度完成度量,从而定义相关性制约规则,对特征点的相似度进行判断,完成特征点的匹配。最后,利用RANSAC算法提纯匹配特征点,完成图像的匹配。结果仿真实验表明,与当前图像匹配算法相比较,文中算法不仅匹配正确度较高,且具有较强的鲁棒性,在旋转角度为50°时,其正确匹配精度仍可达到87%以上。结论所提算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

基于包装件智能分拣的视觉尺寸测量技术

目的快速实现包装纸箱尺寸的机器视觉测量。方法采用机器视觉技术方法,运用双目摄像机的成像原理,通过SUSAN角点提取算法结合棋盘标定法求取摄像机内外参数,修正图像畸变,采用SIFT匹配算子对左右2幅图像进行匹配,找到对应的匹配特征点,利用匹配点对的视差值恢复图像深度信息,进而求解出包装箱的长宽高值。结果对不同摆放姿态的包装箱均能实现快速测量,机器视觉检测值与实物值相比,其误差均在1 cm左右,满足检测要求。结论文中方法具有匹配精度高、鲁棒性强的特点,能快速实现对不同摆放姿态的包装箱尺寸测量。     

改进的多尺度Retinex耦合夹角约束的图像匹配算法

目的 解决当前图像匹配算法难以适应缩放等仿射变换图像之间的匹配,导致其鲁棒性以及匹配正确性不佳的问题。方法 提出基于改进多尺度Retinex方法耦合夹角约束法则的图像匹配算法。利用双边滤波代替多尺度Retinex方法中的高斯滤波,对多尺度Retinex方法进行改进,以降低图像中噪声与光晕等因素的影响。随后再引入Harris算法来检测图像的特征,通过求取特征点圆域内的Haar小波响应向量和主方向,并以主方向为起点构建扇区,提取扇区内的灰度特征,以获取相应的特征向量,从而生成特征描述符。通过特征点对应的特征向量构成的夹角,建立夹角约束法则,以完成特征点匹配。最后,利用归一化互相关函数检测错误匹配点,并对匹配效果进行优化。结果 文中算法较当前图像匹配方法,具有更好的匹配正确度以及鲁棒性能,当缩放比例达到50%时,其匹配准确率仍可维持在90.08%左右。结论 文中算法在多种几何攻击下仍具有较高的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

基于区域自适应模型耦合向量约束的图像匹配算法

目的 为了解决提高图像匹配算法的匹配精度与鲁棒性。方法 设计基于区域自适应模型耦合向量约束规则的图像匹配算法。首先引入采用上下文信息的显著性分析方法,提取图像的显著区域和非显著区域。根据区域的显著性特征构造区域自适应模型,用以动态调整FAST算法中的灰度阈值,提取图像中的特征点。然后,通过欧氏度量将特征点邻域内的点分为长、短点集;通过长点集生成特征方向,利用短点集生成特征向量,以获取特征点的描述符。最后,对特征点之间的Hamming距离进行度量,实现特征点的匹配。利用匹配特征点组成的向量建立向量约束规则,对匹配特征点进行优化,完成图像匹配。结果 实验结果表明,与当前图像匹配技术相比,所提算法具有更高的鲁棒性与匹配正确度,当目标旋转角度达到100°时,其匹配准确率仍可达到88.95%。结论 所提算法具有良好的适应性,在遇到几何变换时,具有较好的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。     

基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法

目的为了解决当前图像匹配算法因主要利用特征点之间的距离来实现特征匹配,从而忽略了特征点的结构特征,导致算法存在较多的漏匹配点以及错误匹配点等不足的问题。方法提出基于不变矩特征模型耦合相似度量规则的图像匹配算法。通过对待检测像素点构造的邻域圆上的点进行分类,制定检测规则,对FAST算子进行改进,利用改进的FAST算子快速、精准地检测图像的特征点。随后,构造不变矩特征模型,取代SIFT算法中获取特征向量的方法,生成低维度的特征描述符。通过Euclidean模型和SSIM建立相似度量规则,对特征点之间的相似度进行度量,完成图像的特征匹配。最后,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法剔除错误匹配点,完成图像的匹配。结果仿真结果显示,相较于当前的图像匹配算法,所提算法具有更高的匹配正确度和鲁棒性,其查全率最高可达95%左右,且匹配效率较快,约为3.75 s。结论所提匹配方法具备良好的匹配精度,在图像信息安全、包装条码识别与拼接等领域具有一定的参考价值。     

结合Zernike矩的多尺度模板形状匹配

针对形状匹配中小波表达对起始点依赖的问题,提出一种结合Zernike矩的多尺度模板进行形状匹配的方法。该算法对输入图像进行预处理后提取目标轮廓,经过归一化处理得到目标形状的平移、尺度不变的链状表达,再通过小波变换进行多尺度分析;引入Zernike矩,利用Zernike矩的特性,实现小波表达的旋转不变性,解决了小波变换对起始点的依赖。匹配过程是以小波表达的各阶Zernike矩为特征向量,在由粗到精的尺度上进行的。实验结果表明,对于同一目标,原图像与旋转不同角度的图像的正确匹配率为91％。该算法适用于轮廓较明显的目标。     

基于小波分析的可见光图像自动配准方法研究

研究了一种快速,准确,抗噪的可见光图像自动配方法。首先用小波分析技术提取两幅图像的特征点,然后对两幅图像之间的角度差进行补偿,最后用多层特征点匹配技术完成两幅图像的变换参数的估计,对一定研究领域的可见光图像自动配准的仿真实验表明;该方法可以比较快速,准确,自动地得到这些图像之间的配参数。且对噪声具有一定的适应能力。     

改进的FAST算子耦合投影约束法则的图像匹配算法

目的针对当前较多图像匹配算法主要通过对特征点的相似性进行度量来优化匹配特征点,忽略了特征点之间的投影相关性,导致算法的鲁棒性下降、匹配错误度较高的问题,文中提出了基于改进FAST算子耦合投影约束法则的图像匹配算法。方法首先,利用FAST算子提取图像特征点,并通过Harris算子去除FAST算子中的伪特征点,充分获取稳定特征点。然后,利用圆域内像素点的高斯曲率值,对特征点进行描述。最后,利用归一化互相关系数(Normailizedcorrelationcoefficient,NCC)对特征点进行匹配。并通过特征点之间的投影关系函数计算特征点的投影值,并根据投影值建立投影约束法则,以去除错误配点,优化匹配精度。结果实验数据显示,与当前图像匹配技术相比,所提算法具有更好地鲁棒性与匹配精度,在多种几何攻击下,所提算法的正确匹配率仍可维持在90%以上。结论所提算法在各类几何变换下仍具有良好的匹配精度,在图像处理、信息安全等领域具有良好的参考价值。